T4-Deep Learning Application

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[Track 4] Deep Learning Application

[Session 4-1] 딥러닝 응용
▒ 일시 및 장소 : 10.27(금) 14:40-16:40 / 컨벤션홀 106호(1층)              좌장 : 최호진 교수(KAIST)

차미영 교수(KAIST)

차미영 교수는 카이스트 전산학부 부교수이자 문화기술대학원 겸임교수로, 동대학의 전산학과에서 박사 학위를 2008년 취득하고, 독일 막스플랑크 연구소에서 박사후 연구원을 지냈다. 차교수는 미국 페이스북 본사의 데이터 사이언스 팀에서 아시아 최초로 초빙교수로 초청되어 일년간 근무했으며 이러한 경험을 바탕으로 카이스트에서 데이터 사이언스 연구실을 운영하고 있다. 대표 연구로 유튜브 시스템의 분석으로 ACM 국제인터넷측정학회에서 2007년 최우수논문상을 받았으며, 2012년 트위터 상에서 사회적 관습의 발생과 전파에 대한 연구로 국제소셜웹미디어학회에서 최우수논문상을 받았다. 현재 WWW, ICWSM, PeerJ등의 논문심사위원으로 활동하고 있으며 관심분야는 소셜미디어 빅데이터를 활용한 사회과학 연구로, 가짜 뉴스의 탐지와 사회적 관습의 전파 등 전산학과 사회심리학을 포괄하는 융합연구를 진행하고 있다.

머신러닝을 활용한 우울감과 불면의 예측 모형
강연요약
소셜 데이터를 기반으로, 확률통계 및 머신러닝 기법을 활용해 주요한 사용자의 건강 관련 증상을 파악하고 증상 정도를 예측하는 방법에 대해 실제 연구 사례를 바탕으로 발표한다. 또한 예측된 증상 정도 및 특성을 바탕으로, 우울증 혹은 불면증 환자 개개인의 증상을 호전시켜줄 수 있는 맞춤형 온라인 중재(intervention) 프로그램의 개발 및 실험을 통한 효과 검증에 대해 설명한다.

심우현 교수(서울아산병원)

2012-2013 하버드 의대 Martinos center, post doc.
2005-2012 한국과학기술원 뇌공학 박사
관심분야: 의료빅데이터를 활용한 오픈이노베이션
SCI논문 30여편 특허 출원 11건 등록 6건 PCT 2건
3년간 기술이전 5건

의료 빅데이터 활용 사례 및 오픈이노베이션
강연요약
그 동안 의료 빅데이터를 활용하고자 많은 시도가 있었으나, 다양한 이유로 산업과 병원의 협력이 용이하지 않았다. 서울아산병원 빅데이터센터는 이를 해결하고자 다방면의 노력을 해왔으며, 그 사례를 소개하고, 구축 중인 오픈이노베이션 환경을 소개하고자 한다.

박종열 그룹장(ETRI)

1996-1997 데이콤 R&D 센터 연구원
1997-2004 광주과학기술원 석사/박사
2001-2002 University of Utah, 초빙연구원
2005-2007 과학기술연합대학원대학교 컴퓨터 소프트웨어분야 겸임교수
2011-2013 충남대학교 컴퓨터공학과 겸임교수
2004-2016 한국전자통신연구원 시각지능SW연구실장
2017-현재 한국전자통신연구원 시각지능연구그룹장
2015-현재 과학기술연합대학원대학교 컴퓨터 소프트웨어분야 겸임교수

시각지능과 빅데이터 기술의 만남 - 지능형 영상 분석 기술
강연요약
사람은 태어나면서부터 많은 정보를 시각에 의존하며 성장하고 있습니다. 인터넷상에 존재하는 데이터의 70%는 시각 데이터이고, 또 사람이 습득하는 지식의 70%는 눈으로 받아 들여 진다고 합니다. 하지만, 영상을 읽고 이해하는 능력은 아직 어린 아이 수준을 벗어나지 못하고 있습니다.
최근 빅데이터 기술과 딥러닝 기술의 빠른 발전은 많은 변화를 가져왔지만, 그 중에서 영상을 읽고 이해하는 기술의 변화를 살펴볼 예정입니다.
본 발표에서는 영상을 읽고 이해하기 위한 핵심 기술과 이를 서비스로 제공하기 위한 플랫폼 기술에 대한 내용을 중심으로 발표합니다. 동영상에서 사물과 행동을 이해하면 동영상 구간 하나에 포함된 의미를 알 수 있습니다. 하지만 영상을 이해하기 위해서는 이와 같은 영상의 구간이 연속적으로 발생 하고 이를 분석하는 기술을 소개합니다.

최호진 교수(KAIST)

1982 서울대학교 컴퓨터공학 학사
1985 Newcastle University 컴퓨터과학 석사
1995 Imperial College London 인공지능학 박사
1982-1989 ㈜ 데이콤 (현, LG U+) 선임연구원
1995-1996 Imperial College London 박사후연구원
1997-2002 한국항공대학교 교수
2002-2009 한국정보통신대학교 교수
2003 Carnegie Mellon University 방문교수
2003-2010 Carnegie Mellon University 겸임교수
2006-2008 한국정보통신대학교 IT영재교육원 원장
2009-현재 한국과학기술원 교수
국제학술지 53편, 국내학술지 24편, 국외 학술대회 208편, 국내 학술대회 70편
연구분야: 인공지능, 자연언어처리, 데이터마이닝, 소프트웨어공학, 의료정보학

정신과 상담용 챗봇개발
강연요약
현재 사회에서는 수많은 사람들이 정신질환을 앓고 있다. 보건복지부에서 수행한 2011년도 정신질환 실태 역학조사에 따르면, 대한민국 성인의 정신질환 유병률은 27.6%에 달해 6명중 1명이 정신질환을 앓고 있는 것으로 조사되었다. 자동으로 정신건강 상담을 진행해주는 챗봇을 개발한다면 정신과 전문의, 정신과 상담사 등 전문 인력이 단순 반복 업무에서 해방되어서 더욱 효율적인 업무를 수행할 수 있도록 도와줄 수 있으며, 정신과 상담 챗봇은 정신질환 환자가 병원이나 상담기관을 방문하지 않고, 본인이 편한 위치에서 스마트 디바이스와의 상호작용을 통해 정신건강서비스를 받기 때문에, 우울증 환자가 정신과 치료를 받는 것을 꺼려하는 현상을 해소할 수 있다.

본 강의에서는 정신과 상담용 챗봇 개발에 관련된 내용을 다룬다. 정신과 상담용 챗봇 개발을 위한 정신과 상담 데이터 수집 방안 및 챗봇 개발에 필요한 핵심 자연언어처리 기술에 대해 설명할 것이며, 정신과 상담 챗봇이 적용될 정신건강 관리 앱에 대해서도 소개한다. 또한 정신과 상담용 챗봇의 응용 범위와 정신과 상담용 챗봇 실용화에 있어 극복해야 할 도덕/윤리적 이슈에 대해서도 설명한다.

※ 상기 일정은 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

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